Подобный материал:

Темы докладов к семинару по дисциплине «Моделирование социальных процессов» , 19.98kb.
Правительстве Российской Федерации» (Финансовый университет) Кафедра «Математическое , 246.23kb.
Лекции по дисциплине «Социальное моделирование и программирование» , 44.69kb.
Лекции по дисциплине «Математическое моделирование социальных процессов» , 21.93kb.
Математическое моделирование термомеханических процессов в системах армированных стержней , 259.01kb.
Программа дисциплины Математическое моделирование социальных процессов Для направления , 261.45kb.
Лекция Моделирование физических процессов , 111.71kb.
Cols=2 gutter=66> Математическое моделирование и процесс создания математической модели , 130.19kb.
Математическое моделирование процессов самоорганизации в широкополосных системах 05. , 181.86kb.
Математическое моделирование социальных процессов , 248.4kb.

 2001 г.

Г.Г. Татарова

Математическое моделирование социальных процессов в социологическом образовании

______________________________________________________________

ТАТАРОВА Галина Галеевна - доктор социологических наук, главный научный сотрудник Института социологии РАН, заведующая кафедрой математического моделирования и анализа данных факультета социологии Государственного университета гуманитарных наук.

______________________________________________________________

Данной публикацией хочется достичь двух целей. Во-первых, привлечь внимание научно-педагогической общественности к необходимости обсуждения проблемы повышения качества
__________________

Статья подготовлена в рамках проекта № 01-06-80126, выполняемого при финансовой поддержке РФФИ и является в некотором смысле дополнением к предыдущей работе "Методологическая культура в контексте социологического образования" . В последней был поставлен ряд вопросов, касающихся качества профессионального социологического образования и предложены отдельные приемы, проистекающие из опыта преподавания дисциплин методологического профиля.

профессионального социологического образования в России в целом и в той ее части, которая относится к преподаванию дисциплин, связанных с формированием методологической (методической + математической + информационной) культуры студентов-социологов. На наш взгляд, именно этот путь (формирование методологической культуры) приведет, в конечном счете, к резкому росту методически грамотно проведенных исследований в России.

Сегодняшние реалии не дают основания для оптимизма. Например, в рубрике "Кафедра" журнала "Социологические исследования" практически не публикуются материалы, касающиеся проблематики качества профессионального образования в контексте обмена опытом по формированию методологической культуры не только будущих социологов, но и преподавателей. Тревожит и то, что на социологических форумах (Первый Всероссийский конгресс социологов в Санкт-Петербурге, сентябрь 2000 г. и др.) этой проблематике, как правило, не уделяется должного внимания.

Вторая цель статьи - чисто информативная. Известно, что особую трудность в учебном процессе представляет обучение будущих социологов по дисциплинам математического профиля, например, по высшей математике, теории вероятности и математической статистики, методам многомерного анализа, математическому моделированию социальных процессов. Последняя в этом ряду хуже других обеспечена учебными и пособиями 1 и преподавателями. Во многих вузах, выпускающих социологов, эта дисциплина либо не включена в учебные планы, либо наполнена не вполне адекватным содержанием. В этой связи представляется полезной информация о некоторых итогах трех научных мероприятий, прошедших в сентябре-декабре 2000 г., а также одной конференции 1999 г. Все они в той или иной мере связаны с проблематикой математического моделирования социальных процессов.

Эти мероприятия оказались важными, во-первых, для осмысления некоторых реалий и перспектив развития данной области социологического знания в России. Во-вторых, изданные материалы могут оказать помощь преподавателям дисциплин математического профиля, в частности, дисциплины "Математическое моделирование социальных процессов".

Проблематика моделирования и, в том числе, математического, слабо представлена в отечественной социологии 2 и, тем самым, требует к себе пристального внимания ученых. В этой связи информация о научных мероприятиях, приведенная ниже, и некоторые идеи, извлеченные из анализа опубликованных материалов, возможно, будут полезны преподавателям. Кратко остановимся на характеристике мероприятий (приводятся в хронологическом порядке).

Всероссийская конференция "Математическое и компьютерное моделирование в науках о человеке и обществе" (Вологда, июнь-июль 1999 г.). Конференция проводилась по инициативе Ю.Н. Гаврильца (зав. лаборатории математической социологии Центрального экономико-математического института), В.В. Лебедева (зав. кафедрой высшей математики Государственного университета управления). На ней было представлено достаточно большое число докладов, имеющих непосредственное отношение к моделированию в гуманитарной сфере.

Рассмотренное проблемное поле было достаточно широко: от методологических проблем математической формализации до, например, конкретных моделей формирования социальных установок. Тезисы докладов опубликованы в достаточно развернутом виде , что позволяет воспользоваться ими в учебном процессе.

Первый Всероссийский социологический конгресс (Санкт-Петербург, сентябрь 2000 г.). Проблемы математического моделирования рассматривались на секции "Методы социологических исследований" (см.: ). Руководители секции: Т.Б. Малинина (доцент Санкт-Петербургского государственного университета), А.П. Михайлов (зав. лабораторией математического моделирования социологического факультета МГУ), Ю.Н. Толстова (профессор Государственного университета-Высшей школы экономики), Б.И. Тихомиров (профессор Санкт-Петербургского университета). Несмотря на небольшое количество докладов, работа секции была достаточно эффективной. На наш взгляд, во многом это было обусловлено разнообразием тематики докладов, что позволило участникам ознакомиться с широкими проблемным и понятийным полями в области методологии эмпирических социологических исследований. К сожалению, в числе выступающих были в основном москвичи и петербуржцы, т.е. в российском масштабе секция была непредставительной. Это не означает, что работа секции была непродуктивной, но ученые Новосибирска, Ростова-на-Дону, Вологды, Екатеринбурга и т.д., где имеются интересные разработки в области математического моделирования, не были представлены даже в тезисах.

В процессе работы конгресса было проведено два круглых стола: "Математика в социологии" (соруководители А.П.Михайлов, Ю.Н.Толстова), "Системный подход в социологии: модели, методы, прогнозы" (руководитель А.А. Давыдов). На них также поднимались вопросы математического моделирования.

Третий междисциплинарный семинар "Математическое моделирование социальных процессов в современном российском обществе" (социологический факультет МГУ, ноябрь 2000 г.). Руководителями этого ежегодного семинара являются: академик РАН А.А. Самарский; декан социологического факультета МГУ В.И. Добреньков; зав. лабораторией математического моделирования социологического факультета МГУ А.П. Михайлов.

Примечательным именно для 3-го семинара стало расширение не только состава его постоянных участников, но и расширение тематики, обсуждаемых вопросов. Последнее обусловлено, во-первых, увеличением числа докладов, в которых рассматривалось моделирование широкого круга социальных процессов. Во-вторых, постановкой и обсуждением проблем методологии математической формализации в социологии. В-третьих, включением в программу семинара таких проблем, как преподавание математики студентам-социологам, моделирование процессов кадровой трансформации российской науки и т.д.

Нам представляется важным проинформировать социологическую общественность о существовании такого постоянно действующего семинара, о доступности для читателей его материалов , а также о возможности подачи заявок для выступлений на очередном (ноябрь 2001 г.) семинаре.

Российский симпозиум "Математическое и компьютерное моделирование социально-экономических процессов" (Нарофоминск Московской области, декабрь 2000 г.). Организаторы и руководители симпозиума: В.В.Лебедев - зав. кафедрой высшей математики Государственного университета управления; Б.А.Суслаков - проректор Социально-технологического института Московского государственного университета сервиса; Д.С.Чернавский - зав. лабораторией Физического института им. П.Н. Лебедева РАН.

Следует отметить, что материалы этого симпозиума опубликованы в двух сборниках . Представительным был состав участников, среди которых были математики, физики, экономисты и даже социологи (хотя последние присутствовали в меньшинстве). На симпозиуме прозвучали доклады, в которых рассматривались как проблемы методологии моделирования, так и математические модели различного уровня абстрактности.

Симпозиум стал продолжением ежегодных научных конференций (они проводятся регулярно с 1993 г. по инициативе Московского института электроники и математики и благодаря деятельности профессора Ю.Н.Кофанова), тема которых – "Системные проблемы качества математического моделирования и информационных технологий". В 1999 г. в рамках очередной такой конференции была организована отдельная секция по проблемам моделирования социально-экономических процессов, материалы которой опубликованы (см.: ).

Анализ опубликованных материалов по всем четырем перечисленным мероприятиям позволил предложить некоторые размышления, которые в процессе преподавания дисциплины "Математическое моделирование социальных процессов", возможно, будут небесполезны. Представляются конструктивными два контекста подобных размышлений. Первый - отношение исследователей в отечественной социологической науке к математическому моделированию социальных процессов и к процедурам математической формализации в целом. Второй контекст - отношение математиков (моделирующих) к моделированию социальных процессов.

К вопросу об отношении социологов к математическому моделированию

Прежде всего, следует подчеркнуть, что под математическим моделированием понимается процедура, возникающая на практике в условиях дефицита времени (для отслеживания динамики социальных процессов), многовариантных сценариев протекания социальных процессов, многокритериальности оценок социальной ситуации. Математическое моделирование - это процедура «проигрывания» на компьютере математических моделей, описывающих социальные процессы.

Применение любых математических конструктов (формул, моделей, методов и т.д.) в социологических исследованиях носит характер моделирования, поэтому в методологическом плане не имеет смысла отделять динамические модели от статических, простые (например, типа линейной модели регрессионного анализа) от сложных (типа системы дифференциальных уравнений), линейные от нелинейных. Следовательно, в целом речь идет об отношении к математической формализации в эмпирических социологических исследованиях.

В истории развития эмпирической социологии в нашем отечестве можно выделить (исходя из характера и объема публикаций) различные этапы, на каждом из которых доминировала та или иная точка зрения. От полного неприятия не только математического моделирования, но и самого термина "моделирование" в социологии - до всемирного возвеличивания познавательных возможностей математического моделирования в процессе получения качественно нового знания об изучаемых социальных процессах.

На наш взгляд, биполярный характер отношения к математическому моделированию, присущий историческому контексту, претерпевает в современных условиях определенные изменения. Если для образности предположить, что рассматриваемое отношение является аффективной составляющей социальной установки "отношение к математическому моделированию", то можно выдвинуть гипотезу о существовании одномерного континуума для измерения такой социальной установки. В таком случае, скорее всего можно ожидать, что распределение исследователей по их отношению к математическому моделированию может быть описано посредством нормальной (гауссовой) кривой. Во всяком случае, существуют определенные признаки сближения диаметрально противоположных позиций. В качестве основания для таких оптимистических предположений можно привести тенденции, наблюдаемые в социологической науке.

В ее рамках обсуждаются такие проблемы, которые условно можно назвать проблемами эмерджентной (скачкообразной) эволюции . Ставятся задачи изучения сконструированной (на уровнях личности и различных общностей) социальной реальности; вводятся в социологическую практику такие понятия, как габитус (теоретический конструкт, на наш взгляд, обозначающий тип личности, исходя из ее системного изучения в пространстве и во времени), симулякрум (термин, служащий для обозначения образа социальной реальности) и т.д. Все возрастающее внимание к качественным методам также говорит о стремление к глубине, многомерности и системности при изучении социальных феноменов (и это несмотря на то, что сторонники качественных методов термины "многомерность" и "системность" практически не используют).

Подобные тенденции возможно интерпретировать как характерные признаки востребованности когнитивного моделирования в целом и математического в частности.

Вместе с тем, растущее дробление социологии на отдельные области, порождающее эффект фракционализации (говоря образно, существует угроза превращения социологии в поверхностную науку с ярко выраженной фракционной доминантой), а также излишняя ее политизированность становятся серьезным тормозом повышения математической культуры проводимых в нашей стране исследований. С другой стороны, многие необходимые атрибуты серьезного аналитического исследования на практике только декларируются (в типичных – модальных - исследовательских ситуациях).

Например, принцип многомерности понимается как сумма одномерностей или сумма попарных связей. Мы имеем в виду то, что анализ изучаемых социальных феноменов на эмпирическом уровне осуществляется на основе одномерных распределений и коэффициентов корреляции парных взаимосвязей между признаками. Высшим "пилотажем" является применение методов факторного анализа. При этом чаще всего утверждается, что факторы выявлены на эмпирическом материале. Хотя, по сути, речь идет о проверке гипотезы существования факторов в заданном исследователем смысле. Естественно, такая гипотеза редко не подтверждается. Сей факт преподносится как серьезный прирост социологического знания. В большинстве публикаций (в том числе и на страницах журнала "Социологические исследования"), в которых в той или иной мере используется эмпирические данные, наблюдается именно такая картина.

Ситуация с использованием принципа системности в эмпирических исследованиях аналогична. На теоретическом уровне декларируется комплексный, системный характер проводимых исследований, а на эмпирическом - не реализуется идея анализа эффекта взаимодействия различных свойств изучаемых социальных феноменов. К сожалению, феномены линейности и аддитивности мышления (либо в силу легкости их интерпретации, либо в силу традиции) являются типичными для большинства исследовательских ситуаций.

Разумеется, существуют примеры и противоположного характера. В их основе - активное сотрудничество математиков и социологов. По прежнему активно и плодотворно работает П.С.Ростовцев (Новосибирск) в содружестве с социологами-практиками, развивая математическую социологию в течение многих лет. Интересные исследования проводятся под руководством В.К.Финна и В.А.Ядова (Москва), В.Н.Иванова и М.М.Назарова (Москва). Можно привести и другие примеры. Некоторые из них отражены в материалах упомянутых выше конференций и семинаров. На страницах журнала "Социология 4М" ("Социология: методология, методы, математические модели") представлено немало работ по математической формализации.

К вопросу об отношении математиков к моделированию в социологии

По отношению к познавательным возможностям математического моделирования в изучении социальных феноменов, на наш взгляд, можно выделить три типа исследователей: "неверующие в моделирование", "умеренные", "преувеличивающие познавательную силу моделирования". Последние в ряде случаев призывают к освоению логики "кнопочного" мышления, смысл которого – в получении знания посредством простого "нажатия кнопок" компьютера.

Думается, что перспектива за "умеренными". Во-первых, в силу сложности количественного измерения характеристик социальных систем (без этого математическое моделирование невозможно). Анализ цитируемой нами литературы показывает, что математики (моделирующие) проблемам измерения зачастую не отводят должного внимания. Во-вторых, исходя из архисложности структуры социальных систем.

Что касается исторического российского контекста применения математических методов в социологии, то он отражен в соответствующей литературе . В 70-е годы теперь уже прошлого века наблюдался период математического бума, который позволял надеяться в будущем на качественно новый скачок в росте математической культуре социологических исследований. К сожалению, этого не произошло. Причиной стало сочетание многих факторов, рассмотрение которых требует отдельной публикации.

Вместе с тем некоторые современные тенденции внушают определенный оптимизм. В рамках математической науки исследователи, осознавая сложности моделирования социальных процессов, ставят вопросы о границах интерпретируемости результатов моделирования, предлагают новые подходы и модели, основанные на так называемом гибком, мягком моделировании . Последнее позволяет интерпретировать результаты моделирования в контексте возможных сценариев развития изучаемых социальных процессов, а сами модели могут быть рассмотрены как диагностические процедуры, обладающие достаточно большой прогностической силой.

Эпитеты "гибкое", "мягкое" понятны социологам, но редко употребляются математиками. Для тех же целей принято говорить о синергетическом подходе, к которому относят теории динамических систем, катастроф, хаоса, нелинейную динамику. Этот подход - новая методология моделирования - активно обсуждается в областях науки, смежных с социологией. К примеру, вышли в свет два сборника , в которых опубликованы работы, отражающие современное состояние исследований в области синергетики. В этих сборниках-хрестоматиях представлены работы как российских, так и зарубежных авторов. Они могут быть использованы в учебном процессе, хотя бы в контексте рассмотрения вопросов сближения языка социолога и языка математика. Второй из этих сборников имеет подзаголовок "Социальные процессы".

Важным (именно для социологии) представляется, что стиль 3 математического мышления в области моделирования социальных процессов меняется. Характерными признаками этого являются, во-первых, расширение проблемного поля; во-вторых, желание исследователей объединиться на принципах междисциплинарного подхода; в-третьих, пропагандируется идея наглядности процесса моделирования. Наконец, в-четвертых, расширяется и понятийное поле моделирования.

Такой вывод позволительно сделать, опираясь на выступления и опубликованные материалы всех упомянутых выше научных собраний. Сюда можно добавить материалы семинара по социальной информатике, проводимого ежегодно на базе Социально-технологического института Московского государственного университета сервиса (начало было положено в 1990 г. еще в Высшей комсомольской школе).

В заключение представляется целесообразным обратить внимание на:

Существование феномена узости "проблемного поля", на котором происходит сотрудничество математиков и социологов. Его расширение возможно как на основе привлечения социологов-практиков для участия в работе конференций по математическому моделированию, так и формирование установки у математиков на обучение социологии. Тем самым ускорится процесс сближения языка социолога и языка математика.

Необходимость не просто толерантности специалистов, работающих в различных областях социологической науки, по отношению к друг другу, но и взаимодействия методологов разного профиля. Иначе мы безнадежно отстанем от мирового уровня, если уже не отстали. Например, на международном методологическом форуме в Кельне (октябрь 2000 г.), по имеющимся данным, от социологического сообщества России были представлены только доклады Г.И.Саганенко и П.С.Ростовцева.

Возможность объединения исследователей, интересующихся проблематикой математической формализации "вокруг" журнала "Социология 4М". Журнал существует 10 лет (выходит с 1991 г. и, к сожалению, редко). Примечательно, что юбилейный, тринадцатый том журнала в основном посвящен математическому моделированию в социологии.

Список литературы

Татарова Г.Г. Методологическая культура в контексте социологического образования // Социол.исслед. 2000, №9. С. 32-41.
Плотинский Ю.М. Теоретические и эмпирические модели социальных процессов. Уч.пособие. М., 1998.
Тихомиров Н.П., Райцин В.Я., Гаврилец Ю.Н., Спиридонов Ю.Д. Моделирование социальных процессов. М., 1993.
Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М., 2000.
Всероссийская конференция "Математическое и компьютерное моделирование в науках о человеке и обществе". Тезисы докладов. Москва-Вологда, 1999.
Социология и общество. Тезисы Первого Всероссийского социологического конгресса "Общество и социология: новые реалии и новые идеи" / Под ред. Ю.В. Асочакова, И.Д.Демидовой и др.Санкт-Петербург, 2000. С.530-545.
Математическое моделирование социальных процессов / Под ред. В.И.Добренькова, А.А.Самарского. М., 1999.
Математическое моделирование социальных процессов. Вып.2. / Под ред. В.И.Добренькова, А.А.Самарского. М., 2000.
Математическое и компьютерное моделирование социально-экономических процессов. Материалы российского научного симпозиума. М., 2000. Ч. 1.
Математическое и компьютерное моделирование социально-экономических процессов. Материалы российского научного симпозиума. М., 2000. Ч. 2.
Тезисы докладов российского научного симпозиума "Системные проблемы математического моделирования социально-экономических процессов" / Под ред. В.В.Лебедева, Д.С.Чернавского М., 1999.
Култыгин В.П. Специфика социологического знания: преемственность, традиции и новаторство // Социол.исслед. 2000. №8. С.3-11.
Толстова Ю.Н. Математические методы в социологии // Социология в России / Под ред. В.А.Ядова. М., 1998. С.83-103.
Синергетика и психология. Тексты. Вып.1. Методологичекие вопросы /Под ред. И.Н.Трофимовой, В.Г.Буданова. М., 1997
Синергетика и психология. Тексты. Вып.2. Социальные процессы / Под ред. И.Н.Трофимовой. М., 2000.
Стили в математике: социокультурная философия математики / Под ред. А.Г.Барабашева. СПб., 1999.

1 Здесь можно упомянуть только несколько работ, носящих характер учебных пособий и доступных сегодня . Последняя из них в явной форме не посвящена математическому моделированию. Вместе с тем в этой работе содержится достаточно много материала, необходимого в процессе преподавания дисциплин математического профиля.

2 Следует заметить, что мы несколько утрируем ситуацию. Речь идет о слабости в том смысле, что, во-первых, исследователей, занимающихся математическим моделированием социальных процессов, крайне мало, и они несколько разобщены; во-вторых, литература, доступная для восприятия социологами-практиками и студентами, практически отсутствует. Нетрудно догадаться, чем это грозит в будущем.

3 Исследователей может заинтересовать проблематика стилей математического мышления, отраженная в соответствующей литературе, (см., напр., ).

Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии: (Введение): Учеб. для вузов. - 2-е изд., испр. - М.: Nota Bene, 1999. - 223 с.: ил. - (Прогр. "Высш. образование"). - Библиогр.: с. 216-219.

Учебная литература по гуманитарным и социальным дисциплинам для высшей школы и средних специальных учебных заведений готовится и издается при содействии Института "Открытое общество" (Фонд Сороса) в рамках программы "Высшее образование". Взгляды и подходы автора не обязательно совпадают с позицией программы. В особо спорных случаях альтернативная точка зрения отражается в предисловиях и послесловиях.

ПРЕДИСЛОВИЕ для студентов
(pred1.pdf - 153K)

ПРЕДИСЛОВИЕ для преподавателей
(pred2.pdf - 190K)

ГЛАВА 1. СТРУКТУРА ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ В СОЦИОЛОГИИ

Эмпирическая социология. Социологическая информация Многозначность использования терминов (методология, анализ, метод, формализация, операционализация). Понятие о логической и математической формализации. Основания для существования статистического и гуманитарного подходов (традиций, парадигм) в эмпирической социологии.

Логическая цепочка вопросов: Что изучать? Зачем и для каких целей изучать? Где и при каких условиях изучать? Какими средствами изучать? Понятие модели. Примеры моделей изучения свойств: "материальная обеспеченность" семьи, "политическая активность " студента, "престиж" района. Свойства, переменные, признаки-взаимосвязь понятий.

Основания для выделения типов информации. Типы информации: государственная статистика; данные, полученные с помощью анкет "простой " структуры; данные, полученные с помощью анкет "сложной " структуры; данные об использовании бюджета времени; текстовые данные. Источники социологической информации. Объекты анализа. Формы существования информации. Типы информации и цели, ради достижения которых используется тот или иной тип.

(gl1.pdf - 485K)

ГЛАВА 2. ИЗМЕРЕНИЕ КАК СОСТАВНАЯ ЧАСТЬ АНАЛИЗА.

Что означает измерение? Можно ли измерение отделить от анализа? Поня-тие шкалы. Номинальная, порядковая, "метрическая" шкалы. Измерение как кодиро-вание. Псевдометричность. Фактический и физический тип шкалы. Проблема со-циологического "нуля".

Косвенное измерение. Построение индексов как прием измерения и как состав-ная часть анализа эмпирической информации. Логический квадрат. Логический пря-моугольник. Шкала суммарных оценок. Индексы в бюджетах времени, в государст-венной статистике, в текстовой информации.

Шкала Луи Терстоуна. Шкала Эмори Богардуса. Шкалограммный анализ Луи Гуттмана. Сходство и различие шкал Лайкерта и Терстоуна. Сходство и различие шкал Богардуса и Гуттмана.

Объекты ранжирования. Основание ранжирования. Связанные ранги. Ранжи-рование как составная часть анализа. Ранжирование как прием измерения. Прямое ранжирование. Метод парных сравнений Луи Терстоуна. Свойство транзитивно-сти. Сравнение моделей ранжирования.

Психосемантический метод как прием измерения и как прием анализа. Семан-тический дифференциал Ч.Осгуда. Метод неоконченных предложений как подход к изучению социальных ожиданий и социальных стереотипов. Тест двадцати "Я" как прием изучения самоидентификации личности.

(gl2.pdf - 1282K)

ГЛАВА 3. ВОСХОДЯЩАЯ СТРАТЕГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ

Восходящая стратегия анализа и нисходящая стратегия анализа. Различие по-нятий "анализ данных" и "логика анализа" (логическая схема анализа). Первичный анализ как составная часть любой стратегии. Признак. Анализ "поведения" отдель-но взятого признака. Вариационный ряд. Одномерное распределение. Показатели распределения. Абсолютная, относительная и накопленная частоты. Деление на интервалы. Цели % первичного анализа данных. "Язык " анализа распределений.

Эмпирическая кривая распределения. Показатели средней тенденции для раз-личных типов шкал. Дескриптивная статистика. Мода. Медиана. Среднее арифме-тическое значение, взвешенное среднее. Меры рассеяния вокруг средних. Дисперсия. Коэффициент вариации как мера однородности. Квартильный размах. Меры каче-ственной вариации. Коэффициент качественной вариации. Среднее геометрическое. Энтропия.

Условное распределение. Совместное "поведение" двух признаков. Таблица со-пряженности. Показатели таблицы сопряженности. Маргинальные частоты. Сравнение структуры условных распределений. Типы задач, решаемых посредством таблиц сопряженности. Типологический синдром, типологическая группа. Зависи-мый - независимый признаки. Направленная - ненаправленная связи. Статистиче-ская зависимость - статистическая независимость. Сильна - слабая связь. Меры связи. Функциональная - корреляционная связь. Линейная - нелинейная связь. Локаль-ные - глобальные меры связи. Непосредственная - опосредованная связь. Истинное - ложное значение меры связи.

Две логические схемы использования коэффициентов связи. Локальные меры связи для таблиц сопряженности. Коэффициент Юла. Понятие детерминации. Ин-тенсивность и елжость детерминации. Оценки вероятности. Истинное-ложное значение мер связи. Понятие о величине хи-квадрат. Коэффициент взаимной сопря-женности Е.Пирсона. Значимость значений коэффициентов связи. Доверительный интервал.

Модальные меры Гуттмана. Сравнение распределений посредством меры Л.Гудмена и Е.Краскала. Когда социолог имеет дело с ранжированными рядами? Принцип сравнения ранжированных рядов. Связанные ранги. Коэффициенты ранго-вой корреляции Л.Гудмена и Е.Краскала, Р.Сомерса, М. Дж. Кендалла. Выводы из главы 3

(gl3.pdf - 1442K)

ГЛАВА 4. НИСХОДЯЩАЯ СТРАТЕГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ

Элементы логики анализа. Язык анализа как составная часть языка социологи-ческого исследования. Математическая формализация как составная часть логиче-ской. Классы математических методов. Логика использования математических методов, Язык типологического анализа. Язык причинного анализа. Язык факторно-го анализа. Основной и вспомогательные языки анализа. Выбор исследовательской стратегии анализа данных для перехода к математической формализации. Понятие "метаметодика анализа данных".

Цель проведения Типологического Анализа (ТА). О понятии "тип ". Социальная значимость. Основание типологии. Соотношение между типологизацией и класси-фикацией. Класс. Объекты классификации. Алгоритм классификации. Классифика-ционный признак. Эмпирическая закономерность. Дефиниция ТА. Основные понятия ТА. Типообразую-щий признак. Априорная типология. Объект типологии Этапы проведения типологического анализа.

(gl4.pdf - 388K)

ПРИЛОЖЕНИЕ для преподавателей
(pril.pdf - 209K)

ЛИТЕРАТУРА

Методология анализа данных в социологии (введение). Татарова Г.Г.

М.: NOTA BENE , 1999 . - 224 с.

Учебник последовательно погружает студентов в проблематику методологии анализа данных в социологии и формирует целостное представление о работе с эмпирическим материалом. В нем вводится понятийный аппарат анализа данных; описываются типы информации, с которой работает социолог, приводятся основные приемы измерения; излагаются логика и методы анализа данных. Особое внимание уделено использованию в социологических исследованиях восходящей и нисходящей стратегии анализа данных, типологического анализа.

Формат: pdf / zip

Размер: 2 Мб

/ Download файл

СОДЕРЖАНИЕ
Глава 1. СТРУКТУРА ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ В СОЦИОЛОГИИ
1. От постулатов эмпирической социологии к методологии анализа данных
2. Модель изучения свойства объекта
3. Типы эмпирических данных
Выводы из главы 1
Глава 2. ИЗМЕРЕНИЕ КАК СОСТАВНАЯ ЧАСТЬ АНАЛИЗА
1. Зачем социологу шкалы? Кодирование как процедура измерения
2. Индексы сбора и анализа данных
3. Некоторые специфические приемы измерения социальной установки
4. Процедура ранжирования
5. Проективные методы
Выводы из главы 2
Глава 3. ВОСХОДЯЩАЯ СТРАТЕГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ
1. С чего начинается анализ?
2. Анализ характера "поведения" признака
3. Анализ взаимосвязи признаков
4. Меры связи, основанные на понятиях статистическая зависимость и детерминация
5. Меры связи: основанные на модели прогноза и ранговые
Выводы из главы 3
Глава 4. НИСХОДЯЩАЯ СТРАТЕГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ
1. Язык анализа данных
2. Логика типологического анализа
Выводы из главы 4
ПРИЛОЖЕНИЕ для преподавателей

Методология анализа данных в социологии
Программа
Учебник последовательно погружает студентов в проблематику методологии анализа данных в социологии и формирует целостное представление о... В литературе редко встречается словосочетание «методология анализа данных в социологии» , а если и встречается, то...
Анализ данных в социологии
Учебно-методический комплекс
С. 0,5 Татарова Г. Г. Методология анализа данных в социологии . – М.: Изд. дом «Стратегия», 1998. – 222 с. 0,4 Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных . – М.: Научный мир...
Социология том 1 методология и история социологии
Учебники и учебные пособия
Исследования. 1990. № 11. Комплексный подход к анализу данных в социологии . М., 1989. Коммуникация в современной науке. М., ... логики научного познания. М., 1964. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии . 2-е изд., испр. М.: NOTA BENE, ...
Учебно-методический комплекс по дисциплине анализ данных
Учебно-методический комплекс
Татарова, Г. Г. Методология анализа данных в социологии / Г. Г. Татарова. – М., 1998. Толстова, Ю. Н. Анализ социологических данных / Ю. Н. ... и методы качественного анализа данных / В. А. Ядов// Социология : 4М (методология , методы, математические...
Социология наивного дискурса
Документ
Нарративное интервью в биографических исследованиях // Социология : методология , методы, математическое моделирование.-М, 1993.-№3-4 ... В.В., Фотеевой Е.В.-М.:ИСАН, 1996 Татарова Г.Г.Методология анализа данных в социологии : Учебник для вузов.-Nota bene ...